package com.zzc.alfred.entity.cluster;

import java.util.ArrayList;

/**
 * @author 郑龙 E-mail:597439394@163.com
 * @version 创建时间：2016年3月9日 下午2:43:20 类说明
 */
public class KmeansTest {

	public static void main(String[] args) {
		// 初始化一个Kmean对象，将k置为10
		Kmeans k = new Kmeans(2);
		ArrayList<float[]> dataSet = new ArrayList<float[]>();

		dataSet.add(new float[] { 1, 2 });
		dataSet.add(new float[] { 3, 3 });
		dataSet.add(new float[] { 3, 4 });
		dataSet.add(new float[] { 5, 6 });
		dataSet.add(new float[] { 8, 9 });
		dataSet.add(new float[] { 4, 5 });
		dataSet.add(new float[] { 6, 4 });
		dataSet.add(new float[] { 3, 9 });
		dataSet.add(new float[] { 5, 9 });
		dataSet.add(new float[] { 4, 2 });
		dataSet.add(new float[] { 1, 9 });
		dataSet.add(new float[] { 7, 8 });
		// 设置原始数据集
		k.setDataSet(dataSet);
		// 执行算法
		k.execute();
		// 得到聚类结果
		ArrayList<ArrayList<float[]>> cluster = k.getCluster();
		// 查看结果
		for (int i = 0; i < cluster.size(); i++) {
			k.printDataArray(cluster.get(i), "cluster[" + i + "]");
		}
	}
}
